論文の概要: Cost-aware Generalized $\alpha$-investing for Multiple Hypothesis Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17514v3
• Date: Fri, 3 Nov 2023 15:55:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 18:28:30.418692
• Title: Cost-aware Generalized $\alpha$-investing for Multiple Hypothesis Testing
• Title（参考訳）: 複数仮説検定のためのコスト認識一般$\alpha$-investing
• Authors: Thomas Cook and Harsh Vardhan Dubey and Ji Ah Lee and Guangyu Zhu and Tingting Zhao and Patrick Flaherty
• Abstract要約: 非自明なデータ収集コストを伴う逐次多重仮説テストの問題点を考察する。 この問題は、病気の過程の異なる発現遺伝子を識別するための生物学的実験を行うときに発生する。 我々は,$alpha$-wealthの長期的挙動を理論的に分析し,$alpha$-investing決定規則のサンプルサイズを考慮した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.521213530218833
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of sequential multiple hypothesis testing with nontrivial data collection costs. This problem appears, for example, when conducting biological experiments to identify differentially expressed genes of a disease process. This work builds on the generalized $\alpha$-investing framework which enables control of the false discovery rate in a sequential testing setting. We make a theoretical analysis of the long term asymptotic behavior of $\alpha$-wealth which motivates a consideration of sample size in the $\alpha$-investing decision rule. Posing the testing process as a game with nature, we construct a decision rule that optimizes the expected $\alpha$-wealth reward (ERO) and provides an optimal sample size for each test. Empirical results show that a cost-aware ERO decision rule correctly rejects more false null hypotheses than other methods for $n=1$ where $n$ is the sample size. When the sample size is not fixed cost-aware ERO uses a prior on the null hypothesis to adaptively allocate of the sample budget to each test. We extend cost-aware ERO investing to finite-horizon testing which enables the decision rule to allocate samples in a non-myopic manner. Finally, empirical tests on real data sets from biological experiments show that cost-aware ERO balances the allocation of samples to an individual test against the allocation of samples across multiple tests.
• Abstract（参考訳）: 非自明なデータ収集コストを伴う逐次多重仮説テストの問題を考える。 この問題は、例えば、病気過程の異なる発現遺伝子を同定するための生物学的実験を行う際に現れる。 この作業は、シーケンシャルなテスト環境での偽発見率の制御を可能にする一般的な$\alpha$-investingフレームワーク上に構築されている。 我々は,$\alpha$-wealth の長期漸近的挙動を理論的に解析し,$\alpha$-investing 決定規則におけるサンプルサイズについて考察する。 テストプロセスを自然とゲームとして構成することで、期待される$\alpha$-wealth reward(ero)を最適化し、各テストに最適なサンプルサイズを提供する決定ルールを構築します。 実証的な結果は、コストを意識したERO決定規則が、$n=1$の他のメソッドよりも偽のnull仮説を正しく拒否することを示している。 サンプルサイズが固定コストでない場合、EROはヌル仮説の先行値を使用して各テストにサンプル予算を適応的に割り当てる。 コストを考慮したERO投資を有限水平試験に拡張し、決定ルールが標本を非筋電図的に割り当てることを可能にする。 最後に、生物学的実験からの実際のデータセットに関する実証テストでは、コストを認識できるeroが複数のテストでサンプルの割り当てに対して個々のテストにサンプルの割り当てをバランスしていることが示されている。

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